基于分布式网络入侵检测系统的研究及其实现

在分析现有网络入侵检测系统局限性的基础上，提出一个基于模式匹配误用检测技术的分布式网络入侵检测系统模型。该模型可用于应用层协议分析，提高了检测精度；采用协议流分析技术，减少了检测时间与误报率；采用中断会话和防火墙联动，可实现主动响应；在主体智能协作与负载平衡上考虑了其分布式的特性；在Linux环境下构建基于实时智能协作引擎的原型系统，验证该模型的特性。     

GF-1遥感影像结合等高线消除云层干扰的连续水体重建法

为了解决遥感影像水体提取时易受到云干扰的问题,针对连续水体局部受云层干扰的影像图,采用高精度地形信息与高分一号卫星(GF-1)遥感影像两种数据相结合的方法重建水体。分别对高分一号卫星影像数据和高精度等高线地形数据进行预处理后,对缓冲区多次迭代提取未受云层覆盖的部分水体,通过对两种数据的地理配准、数学统计计算等图像运算确定水体还原水位值,从而还原云层影响下的水面面积。结果表明:该方法可以有效消除云层的影响,7幅受云层干扰影像提取水体还原后的水体面积平均相对误差在5%以内,与参考值相比,水体面积平均差值为0.080 9 km²。该方法较准确地还原了云层干扰下的水体面积,可广泛应用于受云层干扰影像的水体提取。     

一种KMP算法中求nextval数组的改进算法

KMP算法是一经典的模式匹配算法,有着广泛的应用.实现该算法的关键是计算模式的next或nextval数组值.本文针对计算nextval数组传统算法难于求解的问题,提出了一种基于next数组来计算其nex-tval数组的改进方法.实验结果表明该方法能有效地提高计算效率,且易于求解.     

含Cr（Ⅵ）废水处理研究进展

含Cr(Ⅵ)废水若直接排放会造成严重的环境污染,也会对人体健康产生不良影响,因此需处理达标后排放.目前,含Cr(Ⅵ)废水处理方法的研究主要集中于吸附法、膜分离法、离子交换法、电化学法和生物法等,本文结合近几年含Cr(Ⅵ)废水处理研究成果,着重阐述了各种方法处理含Cr(Ⅵ)废水的原理、优缺点和研究现状.     

多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法

针对齿轮故障诊断中单一传感器采集信息不完全、容错性不佳及一种神经网络模型具有局限性,传统信号处理技术提取特征困难等问题,提出了多深度学习模型决策融合的齿轮箱故障诊断分类方法,构建了基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和改进堆叠降噪自动编码器(stacked denoising autoencoders, SDAE)的混合网络模型,根据改进的Dempster-Shafer(D-S)证据理论实现决策级融合诊断。以时频信号作为CNN的输入,以频域信号作为SDAE的输入,采用Adam优化算法和dropout、批量归一化技术训练该混合模型。实验结果表明：利用该融合方法对齿轮进行故障诊断相比单个的网络模型CNN和SDAE诊断正确率有所提高,为齿轮故障智能诊断分类提供了新路径。     

基于注意力机制的远程监督实体关系抽取

关系抽取是许多信息抽取系统中的一个关键步骤,旨在从文本中挖掘结构化事实.在应用传统的远程监督方法完成实体关系抽取任务时存在2个问题:①远程监督方法将语料库中的文本与已标注实体和实体间关系的知识库启发式地对齐,并将对齐结果作为文本的标注数据,这必然会导致错误标签问题;②目前基于统计学的方法过于依赖自然语言处理工具,提取特...     

海洋微生物研究的回顾与展望

报道了本课题组近年来基于新理念、新技术在海洋污染环境的微生物修复、海洋赤潮灾害的微生物调控、海洋微生物对海域生物生产力的调控、海洋微生物资源的保护与利用等研究方面的新成果;介绍了微生态制剂在海水养殖中的应用和海洋极端环境微生物研究的新趋势;展示了海洋中的微小生物对地球的巨大贡献.强调进一步开展海洋微生物研究的重要性、必要性、可行性和紧迫性.     

基于模糊元胞自动机的图像边缘检测方法

针对基于元胞自动机图像边缘检测的原有算法,提出了新的改进算法.该算法采用基于方向信息测度与边缘有序性度量的多信息融合方法,利用模糊逻辑对特征信息进行模糊推理,利用推理结果对上一时刻特征信息进行模糊反馈处理,最终通过元胞自动机的自动演化工程得到图像边缘.试验表明,算法边缘检测的准确度高,检测模糊边缘和细节边缘的能力较强.是一种实用、高效的图像处理算法.     

一种民间写作的立场

民间写作是指对象、方法、视角均是向下的,指向最底层社会的平民大众,同时指这种民间大众是没有媒介信息能力,没有话语传播能力的,非发声的民间自治的声音。这和主流话语表述的民间话语不一样。民间写作尤其重视民间的发生学,那些受到主流、正统文化压制的语言、行为、事件,甚至包括地方性知识,这需要大量的田野调查,发现一切民间元素相互发生作用的关系史。